본 기술은 FMCW 레이더의 타겟 탐지 데이터를 각도-속도 2차원 도메인으로 매핑하고, 연속된 스캔 간의 데이터 상관관계 분석과 추세선 선형회귀를 통해 외부 센서 없이 로봇의 이동 속도와 회전각을 산출하는 동시적 위치 추정 및 지도 작성용 자아 움직임 추정 기술입니다.
기존 SLAM 시스템은 로봇의 자아 움직임 추정을 위해 모터 엔코더나 자이로 센서 등 추가적인 하드웨어가 필수적이어서 시스템 복잡도와 비용이 증가하고, 레이저와 카메라 기반 센서는 저조도나 악천후 환경에서 성능이 저하되는 문제점이 있었습니다.
본 기술은 레이더 센서로부터 획득한 타겟의 상대속도와 각도 정보를 이진 행렬로 변환한 뒤 순방향과 역방향 상호상관 연산을 통해 회전각을 도출하고, 각도-속도 도메인의 탐지점 추세선에 선형회귀를 수행하여 속도축 절편값으로부터 이동 속도를 산출하는 방식을 제안하며, 이를 통해 추가 센서 없이도 악조건 환경에서 강건한 위치 추정을 수행할 수 있습니다. 연기와 먼지, 저조도 등 카메라와 라이다가 무력화되는 악조건에서도 동작하므로, 재난 현장 탐색 로봇과 산업용 자율주행 장비의 신뢰성을 크게 끌어올립니다.
본 발명은 과학기술정보통신부의 간섭에 강인한 차세대 레이더 시스템 연구: 딥러닝 기반 데이터 증식 원천 기술과 적응형 타깃 추적 기술 지원을 통해 개발되었습니다.
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